近日，科技圈最熱鬧的莫過于OpenAI公布的多模態(tài)預訓練大模型 GPT-4。
在YouTube上進行的Live Demo中，OpenAI的總裁和聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman展示了GPT-4的真正實力——總結文章、寫代碼、報稅、寫詩……此外，GPT-4還有了一個質的飛躍：處理圖像。也就是說，GPT-4能同時解析文本和圖像，這也使它未來能夠解釋更復雜的信息。
外界反應正如傅盛所感慨的，“Chat GPT-4能力太恐怖了”，但隨之而來還有興奮，“這是整個世界生產(chǎn)力的變革，一個技術浪潮的來臨”。
GPT-4比以往模型都要強大，也更具創(chuàng)造性和協(xié)作性，如創(chuàng)作歌曲，如生成圖像，不過這些帶有創(chuàng)造性的產(chǎn)物恰恰觸動了互聯(lián)網(wǎng)內容產(chǎn)業(yè)存在的根基—人的原創(chuàng)。前幾天，網(wǎng)易旗下的小眾社區(qū)LOFTER就因上線了AI繪圖功能，而被平臺創(chuàng)作者集體聲討，網(wǎng)易不得不選擇道歉，平息眾怒。
可是GPT-4的發(fā)布將再次掀起生成式AI的技術浪潮，AI又能否和內容平臺共處呢？
GPT-4，進一步加持AI繪畫
對比GPT-3.5，GPT-4升級相當驚艷。同樣的測試，GPT-4的SAT分數(shù)增加了150分，現(xiàn)在能拿到1600分中的1410分，而在模擬律師考試中，GPT-4的分數(shù)在應試者的前10%左右，GPT-3.5的得分則在倒數(shù)10%左右。
能夠處理圖像更是一種技術飛躍，以前ChatGPT只能處理文本，現(xiàn)在GPT-4已經(jīng)開始接受圖像作為輸入介質。
具有更強大的創(chuàng)造性、更長的上下文處理能力以及圖像輸入的支持，這自然給基于這一多模態(tài)預訓練大模型進行不同領域、行業(yè)創(chuàng)新的開發(fā)者提供了更強的技術支撐。其中包括AI 繪畫，早在Chat GPT還未給互聯(lián)網(wǎng)帶來如此巨大的沖擊前，AI繪畫其實已經(jīng)通過超高的生成效率，向外界展示了人工智能生成內容的變革性，而AI繪畫的熱潮也和OpenAI有關。
2021年，OpenAI的美國人工智能實驗室發(fā)布了名為DALL-E的AI繪畫系統(tǒng)，雖然作畫水平一般，但對比之前，DALL-E擁有了一個關鍵性能力：按照文字輸入指令進行創(chuàng)作。去年4月，OpenAI又發(fā)布文本生成圖像模型DALL-E 2代，AI繪畫工具Midjourney同時開放內測。
DALL-E就是基于OpenAI的前代GPT-3創(chuàng)造的，ChatGPT則是GPT3.5，如今GPT-4已經(jīng)發(fā)布，不少公司打算要將GPT-4結合到他們的產(chǎn)品中，而這對DALL-E、ChatGPT等產(chǎn)品來講，同樣意味著新的升級，可以應對更復雜的任務或場景。
不只是技術上，GPT-4的優(yōu)異表現(xiàn)將再次把互聯(lián)網(wǎng)對生成式AI的熱情推向一個新的高潮，這也給AI繪畫、AI視頻等內容生產(chǎn)新模式帶來資本、研發(fā)、推廣等各個方面的便利。以AI繪畫為例，去年海外AI繪畫相關的初創(chuàng)公司頻頻獲得大額融資，今年開始蔓延到國內創(chuàng)投圈，如2月份，Tiamat完成了近千萬美元A輪融資，而近日北京瀾舟科技宣布獲得Pre-A+輪融資。
圍繞AI繪畫的開發(fā)和應用也在提速，其中既包括創(chuàng)業(yè)公司，也包括互聯(lián)網(wǎng)大廠。像游戲公司，已經(jīng)加緊對AI畫圖技術進行試驗，試圖快速將AI畫圖融入游戲開發(fā)管線之中，市場上則開始出現(xiàn)承接AI美術設計與生產(chǎn)制作的外包公司。
具體來看，網(wǎng)易就表現(xiàn)出對AI繪畫的極大興趣，這不單單是出于游戲業(yè)務的考慮，而是它手里恰恰擁有創(chuàng)造性的數(shù)據(jù)資源，可以幫助AI繪畫工具進行訓練，這比一個不會賺錢的產(chǎn)品更具發(fā)展?jié)摿Α５蔷W(wǎng)易忽略了LOFTER平臺原創(chuàng)屬性與AI繪畫的天然沖突，這使得其陷入巨大的爭議。
AI繪畫能為LOFTER創(chuàng)造變現(xiàn)能力？
LOFTER成為國內同人內容創(chuàng)作社區(qū)，具有相當大的偶然性。
2014年，聚集了大量同人文化愛好者的博客FC2遭到屏蔽，當時國內最大的同人文庫“36大院”也被整改，用戶一時間找不到可以落腳的“家”。所以頁面干凈、限制較少的LOFTER便走入了她們的視野，而這和最開始網(wǎng)易將LOFTER定義為一款輕博客產(chǎn)品的初衷幾乎沒有什么關系。
巧的是，LOFTER的第二波用戶也是被“送”來的。2017年微博新版本用戶協(xié)議涉嫌霸王條款，一大批中小同人文創(chuàng)作者再次搬家，同樣選擇了小眾的LOFTER。至此，LOFTER徹底成了二次元同人創(chuàng)作社區(qū)，而這也決定了該平臺的內容生態(tài)是基于原創(chuàng)的原則。
生成式AI對于這樣一個原創(chuàng)內容社區(qū)無異于“洪水猛獸”，網(wǎng)易不是不明白這一點，只是它不愿意再守著這樣一個不會賺錢的LOFTER。
從2015年至今，網(wǎng)易一直在探索LOFTER的變現(xiàn)模式，但幾乎毫無進展。2018年，LOFTER推出打賞機制，遭遇創(chuàng)作者一致反對；2019年，LOFTER舉辦“有點才華”大會，并提出“才華計劃”扶持創(chuàng)作者，可惜聲量有限；2020年的“搶先看”，創(chuàng)作者不僅不買賬還捉摸著出逃其他平臺。
無論是從內容屬性還是從用戶和創(chuàng)作者兩端來看，目前互聯(lián)網(wǎng)主流的變現(xiàn)模式在LOFTER幾乎都是死路，然而AI繪畫這一新型的內容生產(chǎn)模式以及其尚在探索中的商業(yè)模式，恰恰給了網(wǎng)易新的方向，又或者說，是一個可以嘗試的機遇。
就在近日，據(jù)外媒報道，頂流AI繪畫工具Midjourney 正在推出一本月刊雜志《Midjourney》，這本雜志訂閱費用為每月4美元。
且不談付費水平的問題，一旦內容平臺推出的AI繪畫功能能夠成為創(chuàng)作者的輔助，又或者作為一種AI繪畫工具向外開放，那從B端、C端都可以找尋變現(xiàn)方式。比如訂閱付費系統(tǒng)，用戶只有訂閱后才可以使用AI繪畫工具制作的照片的版權，再比如付費購買AI繪畫的成品，還有AI繪畫的相關教程，同樣可以做成收費內容。
對網(wǎng)易而言，之所以其在LOFTER上的商業(yè)化都以失敗告終，主要是因為平臺極度依賴創(chuàng)作者群體，幾乎所有的內容生產(chǎn)都靠她們“為愛發(fā)電”，平臺對內容、對內容版權沒有發(fā)言權。
而一旦網(wǎng)易擁有了AI繪畫帶來的內容以及內容版權，這種內容生產(chǎn)效率還比當前快了數(shù)倍，那LOFTER不僅可以不再依賴創(chuàng)作者，掌握更大的主動權，還能圍繞AI生成內容進行商業(yè)化運作的探索。
盡管網(wǎng)易及LOFTER對于上線“老福鴿畫畫機”功能所引發(fā)的輿論爭議已經(jīng)道歉，但我們看到，LOFTER依然沒有徹底下架該功能，公開的信息中提到計劃將“頭像生成器”功能測試入口調整到“頭像框中心”，這意味著網(wǎng)易并沒有放棄生成式AI的風口。
AI生成內容和原創(chuàng)內容不可調和？
“最近在LOFTER已經(jīng)劃拉不到新的作品了，我關注列表里幾乎所有太太都走了，挺孤獨的感覺，日榜里什么都沒有”，正如這位用戶所說，自從LOFTER推出的AI繪畫功能引發(fā)爭議之后，很多平臺創(chuàng)作者都表示將離開LOFTER，轉戰(zhàn)其他平臺。
作為一個內容原創(chuàng)平臺，生成式AI的存在對創(chuàng)作者而言是在摒棄平臺的原創(chuàng)精神，這也是為什么只有LOFTER會陷于輿論漩渦和用戶危機之中的原因。可是AI生成內容與原創(chuàng)內容的沖突其實在任何一個內容平臺都將出現(xiàn)，一旦平臺引入或者推出生成式AI的功能，不可避免地會影響現(xiàn)有的內容創(chuàng)作、內容管理以及權益分配等等。
最直觀的一個問題就是AI生成內容的增多是否會“淹沒”原創(chuàng)。簡單點來說，平臺傾向于保護原創(chuàng)內容，原創(chuàng)與否則和收益掛鉤，如果內容平臺上AI生成內容大面積占據(jù)平臺信息流，原創(chuàng)作者的收益很大可能被削減，如此一來，也將大大降低原創(chuàng)的熱情。
就目前來看，我們或許會覺得AI生成內容很難成為內容平臺的主流，畢竟在創(chuàng)新性工作方面，AI技術的成果還顯得比較“稚嫩”，無法與創(chuàng)新能力較高的創(chuàng)作者相媲美。但是ChatGPT的走紅讓全球看見了多模態(tài)預訓練大模型GPT的未來前景，GPT-4的升級在如此快的時間內完成，更刷新了我們對AI技術的成長認知。
其實，不管在AI工具的智能化會不會在短時間內實現(xiàn)突破，僅效率一個優(yōu)勢就很可能讓平臺對AI生成內容加大投入，這很難不對平臺的PGC、UGC內容產(chǎn)生影響。
所以說，以后平臺建立起對AI生成內容和原創(chuàng)內容的不同管理和權益保護方式，尤為重要。
不過生成式AI與原創(chuàng)內容的最大矛盾本質上在于版權界定，而版權界定也是AI大模型訓練的阻礙。這次LOFTER試水AI繪畫引起創(chuàng)作者反感一大原因，就是擔心自己的創(chuàng)作會淪為網(wǎng)易訓練AI工具的數(shù)據(jù)資源，這無異于是幫助平臺制造一個對創(chuàng)作者權益不利的隱患。
另外，經(jīng)過運算之后所生成的圖像版權究竟歸屬于誰，目前也尚未有定論。早前，美國第一次較為清晰的界定了對于AI生成作品的版權問題，其裁定漫畫家Kristina Kashtanova使用Midjourney生成的畫作不受版權的保護。起碼目前來看，AI生成內容還無法正式獲取版權，這也印證了創(chuàng)作者們無法在短時間內認可AI生成內容，或者接受AI工具。
網(wǎng)易因為嚴重受制于創(chuàng)作者群體，所以在造成眾怒之后，火速選擇了平息，但其他內容平臺遠比網(wǎng)易強勢，如果說生成式AI的模式變革是內容產(chǎn)業(yè)的趨勢，版權斷然不會成為他們放棄探索的理由。
而屆時，到底是創(chuàng)作者的危機還是福音，還未可知。
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